전 세계의 기업은 운영을 간소화하고 고객을 만족시키는 데 필요한 통찰력을 제공하기 위해 분석에 의존하고 있다. 그러나 적시에 적절한 사람들에게 적절한 데이터를 제공하는 것이 점점 더 어려워지고 있다.

엄청난 양의 데이터에 대한 분석을 수행하는 능력은 비즈니스 성과를 강화하는 동시에 피해야 할 특정 위험도 수반한다. 빠르고 안전한 액세스를 제공하기 위해 노력하는 기업이 경험하고 있는 최신 데이터 민주화 동향은 다음과 같다.

챗GPT 데이터 위반

사이버 정보 회사인 Group-IB에 따르면 지난 1년 동안 10만 1000개 이상의 챗GPT 사용자 계정이 악성 코드로 도난당했다. 챗GPT를 만든 오픈 AI는 소프트웨어 버그로 인해 2023년 3월 20일 오전 1시부터 오전 10시 사이에 활동했던 챗GPT Plus 가입자 중 약 1.2%의 데이터가 노출되었다고 보고했다. 사용자 수는 약 120만 명에 달한다.

이 두 사건 외에도 챗GPT는 일반적으로 데이터가 웹 브라우저를 통해 입력되므로 네트워크에 저장된 민감한 정보가 해커에게 노출될 수 있어 일반적으로 침해에 취약하다.

또한, 다음 버전의 알고리듬을 교육하는 데 사용되는 챗GPT 프롬프트에 입력된 데이터는 올바른 보안 예방 조치를 취하지 않으면 침입자에 의해 해킹될 수 있다.

데이터 검색에 집중

이전에는 회사에 중앙 데이터 저장소가 있었지만 오늘날에는 수십 개의 데이터 저장소, 파이프라인, 프라이빗 및 오프프레미스 클라우드가 있다.

기업이 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 어디에 있는지 식별하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 데이터 검색 프로세스는 이러한 개별 데이터 소스를 결합하여 중앙에서 액세스하여 데이터 액세스를 관리할 수 있는 중앙 가상 데이터 저장소를 생성한다. 정기적으로 자동 폴링을 수행해 데이터 검색을 통해 IT가 관리하거나 승인하지 않은 시스템에 저장된 숨겨진 민감한 데이터를 밝힐 수 있다.

오늘날 섀도우 IT로 인해 많은 조직에서는 데이터에 대한 단일 진실 소스가 부족하여 분석 및 보고가 부정확하거나 일관성이 없거나 불완전하게 되는 동시에 이 데이터에서 생성된 통찰력의 품질이 저하되고 규정 준수 문제가 발생한다.

자동 정책 생성

전 세계의 기업은 복잡하고 매우 역동적인 규제 환경과 씨름하고 있다. 130개 이상의 국가에서 개인 데이터 보호를 위한 법률을 제정했다. 또한 비즈니스 조직 내의 특정 비즈니스 단위에는 자체 산업별 규정 준수 표준이 적용될 수 있다.

기업은 최소한 12개월에 한 번씩 개인정보 보호정책을 검토하고 업데이트해야 하며, 기업과 데이터 관행이 동적이라면 개정 내용이 아무리 작더라도 더 자주 업데이트해야 한다. 데이터 액세스 정책을 생성하기 위해 규제 변경 사항을 추적, 분석 및 통합하는 프로세스가 자동화되어 노동 시간 요구 사항과 인적 오류의 위험이 감소하고 있다.

중앙 집중식 데이터 액세스 관리

기업이 더 높은 수준의 데이터 성숙도에 도달함에 따라 중앙 집중식 데이터 거버넌스를 갖는 것이 규정 준수 및 내부 보안 정책의 시행이 최선책이 되고 있다. 데이터 사일로로 인해 비즈니스 데이터에 대한 명확하고 통합된 보기를 얻는 것이 불가능하다. 또한 여러 시스템에 데이터를 보관하는 조직은 데이터 보안을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다.

데이터 액세스를 중앙 집중화하면 데이터에 대한 덜 복잡한 환경이 조성되므로 데이터 사용 및 보호를 더 쉽게 모니터링하고 제어할 수 있다. 중앙 집중식 액세스 제어는 사전 정의된 정책과 국제, 지역 및 산업별 규정 준수 표준을 기반으로 권한을 결정하는 중앙 시스템에 액세스 제어 관리를 통합하고 액세스 이벤트를 실시간으로 기록 및 모니터링하여 규정 준수를 확인할 수 있도록 한다.

셀프 서비스 데이터 분석

셀프 서비스 분석 플랫폼을 사용하면 기술 지식이 없는 사용자도 데이터 전문가나 IT 팀의 도움 없이 데이터에 액세스하고, 분석하고, 시각화 할 수 있다.

셀프 서비스 분석을 제공하면 해당 분야 또는 부문의 전문가이고 데이터를 더 깊이 이해하고 있는 비즈니스 사용자에게 분석 작업을 직접 위임해 의사 결정의 정확성, 민첩성 및 효율성이 향상된다. 이러한 추세는 계속해서 증가하여 더 많은 직원이 데이터를 사용할 수 있게 하고 비즈니스 사용자가 의견이나 직감에 대한 의존도를 최소화하면서 독립적으로 데이터 기반 결정을 내릴 수 있게 해준다.

필요한 도구를 제공하는 것 외에도 기업 내에서는 사용자에게 데이터의 가치와 분석 생성 및 사용 방법을 교육하려는 움직임이 있으며, 사용자는 보다 많은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내려야 한다.

데이터 메시 문화 전환

보안 및 규정 준수 거버넌스가 중앙에서 관리되는 동시에 별도의 지역 및 사업 단위가 로컬에서 정책을 실행할 수 있도록 하는 움직임이 있다. 데이터 소유권, 책임 및 거버넌스는 조직 내 여러 도메인이나 팀에 분산되는 경우가 많다.

예를 들어, 데이터 보안을 담당하는 직원의 직함에는 다양한 사업부의 데이터 엔지니어, 분석가, 분석 엔지니어, 데이터 과학자, 제품 관리자, 비즈니스 분석가 및 시민 데이터 과학자가 포함될 수 있다.

일관된 보호와 유연성을 제공하기 위해 중앙 위치에서 정의된 데이터 액세스 정책을 시행하면서 다양한 엔드포인트에서 활용할 수 있는 플랫폼을 구현하는 경향이 있다.

데이터 거버넌스에서 AI 채택 증가

AI와 기계 학습 기술을 데이터 관리에 통합하는 것은 조직이 데이터를 처리하고 데이터 관련 프로세스를 관리하는 방법에 있어 획기적으로 발전했다. AI는 대규모 데이터 세트 내에서 불일치 중복과 오류를 식별하고 데이터 정리에 필요한 수동 노력을 줄이는 데 사용되고 있다.

특정 쿼리에 대응하기 위한 새로운 조사 각도를 사전에 권장하고 예측된 데이터 사용량에 따라 분석을 자동으로 확장하기 위해 데이터 액세스 패턴을 분석하고 있다.

시장 동향과 고객 선호도를 파악하기 위한 데이터 분석은 기업이 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적인 관행이 되었다. 복잡한 데이터 생태계와 끊임없이 진화하는 규제 환경으로 인해 조직은 강력한 데이터 거버넌스를 구축해야 한다.

데이터 볼륨의 급증과 새로운 기술의 출현으로 인해 데이터 액세스 관리에 대한 보다 진보된 방법이 요구되는 수준의 복잡성이 도입되었다. 지능형 자동화는 변화의 속도에 맞춰 의사 결정자가 최상의 비즈니스 인텔리전스를 확보하는 동시에 회사의 규정 준수를 보장할 수 있다.

필자 아디 호드(Adi Hod)는 벨로틱스의 ​​공동 창립자이자 CEO로 엔터프라이즈 소프트웨어 솔루션을 개발, 전략화 및 혁신하는 데 20년 이상의 경험을 보유한 기업가이자 리더이다. 은행, 유틸리티, 통신, 의료 등 다양한 시장의 최적화 솔루션을 전문으로 했다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)

[알림] GTT KOREA의 동영상 마케팅 플랫폼 GTT SHOW는 오는 11월 29일 수요일 오후 2시부터 오후 3시까지 “복잡한 제조 산업 환경을 간소화·효율화하는 ‘혁신적인 뉴랜드코리아 스캐너’ 활용법”을 주제로 무료 온라인 세미나를 진행한다. AI기능을 탑재한 핸드헬드 바코드 스캐너, 고정 매립형 스캐너, 모바일 컴퓨터, 웨어러블 스캐너까지 다양한 제조 현장의 운영효율과 생산성을 높이는 스캐너 신기술과 자세한 활용법이 소개된다.